온앤오프 Python 기반의 챗봇 서비스 기획 및 개발
| 교육일정 | |
|---|---|
| 교육시간 | 5일, 35시간 |
| 교육장소 | 서울본부(강의장 추후 개별 안내) |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
|
교육비
|
정상가 990,000 원 KPC 유료법인회원 950,000 원 |
| 교육문의 | ICT교육센터 02-724-1272 / dhryu@kpc.or.kr / 결제·계산서문의 : 02-724-1212 |
교육목적/특징
■ 해당 산업별 도메인 지식을 기반으로 한 챗봇 서비스를 기획할 수 있다.
■ 머신러닝/딥러닝 기술과 API를 적용하여 챗봇 서비스를 운영할 수 있다.
교육대상
■ 챗봇 서비스 개발 및 기획 담당자
■ 챗봇 서비스 개발의 전반적인 프로세스에 대해 배우기를 원하시는 분
■ 챗봇 서비스 개발 기술에 대해 배우기를 원하시는 분
■ 주요 산업군 : IT, 금융, 유통, 제조, 의료, 물류 등 챗봇 서비스가 필요한 분야
※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다. 온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. |
교육내용
■ 본 과정은 Python 실습 중심으로 진행 됩니다.
■ Python 또는 코딩을 처음 접하시는 분들은 수업이 원활하지 않을 수 있습니다.
일자 | 내용 | |
|---|---|---|
1일차 |
[Phase 01] 챗봇 서비스 개념 - 챗봇 서비스의 필요성 이해 - 챗봇 서비스의 개념 이해 - 챗봇 서비스 아키텍처 이해 | |
2일차 | [Phase 02] 챗봇 서비스 개발 환경 구성하기 - 산업별 챗봇 서비스 활용 사례 이해 - 챗봇 서비스를 위한 개발 환경 구성 - 챗봇 알고리즘 구축 프로세스 이해 - 데이터 수집 프로세스 실습(BeautifulSoup 등) - 데이터 전처리 프로세스 실습(Pandas 등) | |
3일차 | [Phase 03] 챗봇 서비스 개발 프로세스 기획하기 - 챗봇 서비스 전체 구성 및 개발 프로세스 기획 - 룰 베이스 챗봇 서비스 구성 요소 및 프로세스 준비 - 머신러닝/딥러닝 기반 자연어 처리 기법 적용 - 머신러닝 라이브러리(scikit-learn) 실습 - 딥러닝 라이브러리(Tensorflow) 실습 | |
4일차 | [Phase 04] 챗봇 API 구현하기 - Restful 웹 서버 구성하기 - 웹 서비스 개발 실습(Flask, 딥러닝 모델 서빙 등 활용) - 도메인 지식을 기반으로 데이터 활용 아키텍처 구축하기 - 챗봇 API 구현 및 성능 개선하기 | |
5일차 | [Phase 05] 챗봇 서비스 운영 및 개선하기 - 챗봇 서비스 개발 / 적용 / 운영 / 관리 프로세스 적용 - 운영 중인 챗봇 서비스 오류 해결 기법 적용 - 실시간 학습을 적용한 챗봇 서비스 개선 방법 구현 - 챗봇 서비스 튜닝하기 | |
* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며, | ||
수강후기
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
|---|
